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    風力發(fā)電系統(tǒng)故障建模與仿真

    2019-09-10 05:47:50吳天霞田盛華
    分布式能源 2019年4期
    關(guān)鍵詞:速比葉尖執(zhí)行器

    吳天霞,王 欣,田盛華

    (湖南工業(yè)大學電氣與信息工程學院,湖南 株洲 412007)

    0 引言

    隨著風力發(fā)電技術(shù)的飛速發(fā)展以及風電機組單機裝機容量的不斷增加,其結(jié)構(gòu)復雜性和控制方法的多樣性使得故障的發(fā)生率也隨之增加。近些年來對于風力發(fā)電系統(tǒng)的故障診斷與容錯控制逐漸在國內(nèi)外成為研究熱點。國內(nèi)對風電發(fā)電的研究大多是基于國外各公司實驗室開發(fā)的軟件,常用的如Fast、Bladed、Adams等軟件。文獻[1-2]基于Fast軟件分別對發(fā)電機故障時變槳速率對風電機組載荷的影響規(guī)律和葉片卡死故障緊急停機工況下的風機動態(tài)特性進行了研究;文獻[3]基于Bladed軟件針對雙饋風電機組傳動鏈電網(wǎng)故障過程中可能存在的扭振問題進行了研究;文獻[4]基于Adams軟件建立了正常和故障狀態(tài)下變速器齒輪動態(tài)模型,并探討了無傳感器診斷在風力發(fā)電機故障診斷中的應用。利用Fast、Bladed軟件所搭建的風力發(fā)電系統(tǒng)是經(jīng)過長期研究得到的整體模型,使用者若要根據(jù)研究需要對模型進行調(diào)整,調(diào)整過程復雜,且易破壞模型的整體性能。通過Adams軟件搭建風電機組故障模型大部分情況下需要銜接Matlab進行聯(lián)合仿真,以便能更精確、直觀地進行仿真分析。這使得仿真過程變得繁瑣,容易出現(xiàn)操作誤差。

    基于上述分析,本文以2 MW風力發(fā)電系統(tǒng)為背景,基于Matlab仿真軟件建立了風力發(fā)電系統(tǒng)動態(tài)模型,并在此基礎(chǔ)上搭建了一個可模擬風電機組傳感器故障、執(zhí)行器故障,和可用于故障檢測與容錯控制的模型。該模型具有靈活性強的特點,可根據(jù)研究需要在所搭建風電系統(tǒng)中增減不同類型的故障以及調(diào)整故障強度,運用此模型可在實驗室對風力發(fā)電系統(tǒng)進行故障檢測與容錯控制研究。

    1 風力發(fā)電系統(tǒng)建模

    風力發(fā)電的原理是將風能轉(zhuǎn)化為機械能的過程,也是將一次能源和二次能源進行能量轉(zhuǎn)換的過程。整個風力發(fā)電系統(tǒng)可用圖1所示的幾個相互關(guān)聯(lián)的子系統(tǒng)表示,即:氣動力系統(tǒng)、傳動系統(tǒng)、發(fā)電機系統(tǒng)、變槳系統(tǒng)[5-19]。

    圖1 風力發(fā)電系統(tǒng)各子系統(tǒng)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Subsystem correlation structure diagram of a wind turbine generation system

    1.1 空氣動力系統(tǒng)

    由空氣動力學可知,風機轉(zhuǎn)子從風能中捕獲的功率為

    (1)

    式中:ρ為空氣密度;R為風輪半徑;V為風速;Cp(λ,β)為風能功率系數(shù);λ為葉尖速比;ωt為風機轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速。

    根據(jù)貝茲理論,風能功率系數(shù)Cp和槳距角β、葉尖速比λ的關(guān)系如下:

    (2)

    1.2 傳動系統(tǒng)與發(fā)電機系統(tǒng)模型

    在忽略傳動鏈內(nèi)部和發(fā)電機部分電力電子變換器動態(tài)過程的條件下,可用如下簡化的一個1階方程表示:

    (3)

    1.3 變槳系統(tǒng)

    目前在大中型風力發(fā)電系統(tǒng)中變槳距系統(tǒng)大多采用電-液伺服系統(tǒng),也可理解為是控制器產(chǎn)生的參考槳距角跟實際槳距角之間的動態(tài)關(guān)系,可近似于1階動態(tài)系統(tǒng):

    (4)

    式中:τβ為時間常數(shù);βref為參考槳距角。

    1.4 風速序列

    本文在仿真過程中使用的風為預定義的風速序列,如圖2所示,該風速為基于凱馬(Kaimal)頻譜的隨機風速模型下槳距和風機轉(zhuǎn)速的波動圖。設(shè)定基本風速為15 m/s,湍流強度為12%。所搭建的2 MW風力發(fā)電系統(tǒng)所涉及的參數(shù)如表1所示。

    圖2 仿真時的風速序列圖Fig.2 Wind speed sequence diagram during simulation

    參數(shù)數(shù)值風輪轉(zhuǎn)動慣量/(106 kg·m2) 5.4電機轉(zhuǎn)動慣量/(kg·m2) 97.5風輪額定轉(zhuǎn)速/(r·min-1) 20傳動比90空氣密度/(kg·m-3) 1.225 風輪半徑/m 70.5額定功率/kW 2000定子額定相電壓/V690修正系數(shù)0.811定子相數(shù) 3電機極對數(shù) 2定子繞組電阻 r1/Ω0.016 定子繞組漏抗x1/Ω 0.22轉(zhuǎn)子繞組電阻r2/Ω0.032轉(zhuǎn)子繞組漏抗 x2/Ω 0.14

    2 控制系統(tǒng)設(shè)置

    風速的大小和方向是隨機變化的,外力無法控制。但風力發(fā)電機組卻受切入電網(wǎng)功率、切出電網(wǎng)功率和輸入功率的限制,風輪的主動對風以及在運行過程中的故障檢測和容錯控制都必須能實現(xiàn)自動調(diào)節(jié)[12]。

    在風電機組的控制過程中,為獲得理想的輸出功率,系統(tǒng)一般工作在圖3所示的4個區(qū)域:區(qū)域Ⅰ,風機啟動;區(qū)域Ⅱ,功率優(yōu)化;區(qū)域Ⅲ,恒定功率產(chǎn)生;區(qū)域Ⅳ,高風速。va、vb、vc分別表示切入風速、額定風速、切除風速。

    圖3 風電機組期望功率曲線Fig.3 Wind turbine expected power curve

    當風速低于額定風速時,常采用變速控制的方式;當風速高于額定風速時,常采用變槳控制的方式。變槳控制方式是通過改變槳距角來改變作用在風輪上的氣動扭矩,進而使功率保持在額定值(Pg,N)。為更準確地模擬故障的影響,對系統(tǒng)進行了PID變槳距控制。

    經(jīng)典的PID控制器具有結(jié)構(gòu)簡單、調(diào)節(jié)方便、控制穩(wěn)定等優(yōu)點,最早在工業(yè)控制領(lǐng)域被廣泛應用?,F(xiàn)裝機的風力發(fā)電機組的控制系統(tǒng)最常見的控制器就是PID控制器,其基本原理是將系統(tǒng)偏差的比例、積分及微分按一定的規(guī)律進行線性組合,最終構(gòu)成對象的控制量,進而實現(xiàn)控制作用。其控制的高可靠性足以使整個風電系統(tǒng)達到較好的穩(wěn)定性。

    基于PID的變槳控制規(guī)律如下:

    (5)

    式中:u(t)為控制量;kp為比例增量;ki為積分增量;kd為微分增量;e(t)為輸入與輸出偏差。

    3 故障建模與仿真

    故障通??啥x為,系統(tǒng)在正常條件下,至少有1個特性或參數(shù)發(fā)生不期望的偏差,即所有能降低系統(tǒng)整體性能的不期望的變化[12]。故障不同于失效,失效是系統(tǒng)完全崩潰,是在特定運行條件下,系統(tǒng)實現(xiàn)所要求的功能的完全中斷;而故障通常是指系統(tǒng)的失靈,可看作在特定運行條件下,系統(tǒng)實現(xiàn)所要求的功能的短暫中斷或系統(tǒng)性能的降低。系統(tǒng)故障可分為3類,即傳感器故障、執(zhí)行器故障、被控對象故障。其中系統(tǒng)最常出現(xiàn)的故障為傳感器故障與執(zhí)行器故障。本文主要通過對風力發(fā)電系統(tǒng)中發(fā)電機部分的傳感器和執(zhí)行器故障進行模擬,建立用于模擬故障檢測和容錯控制的模型。

    風力發(fā)電系統(tǒng)中發(fā)電機的傳感器有發(fā)電機轉(zhuǎn)速傳感器,執(zhí)行器有發(fā)電機的轉(zhuǎn)矩傳感器[16]。將可能發(fā)生的故障分為如下5類:1)傳感器恒偏差故障;2)傳感器恒增益故障;3)執(zhí)行器恒偏差故障;4)執(zhí)行器恒增益故障;5)混合故障。

    3.1 傳感器故障

    1) 傳感器恒偏差故障。

    系統(tǒng)在60 s時發(fā)電機轉(zhuǎn)速傳感器發(fā)生恒偏差故障,此時ωgout=ωgin+Δωg,其中Δωg=1 rad/s。

    2) 傳感器恒增益故障。

    系統(tǒng)在60 s時發(fā)電機轉(zhuǎn)速傳感器發(fā)生恒增益故障,此時ωgout=ζωgωgin,其中ζωg=0.51。

    傳感器故障時風力發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電機轉(zhuǎn)速ωg與系統(tǒng)輸出功率P如圖4所示。

    圖4 傳感器故障時發(fā)電機轉(zhuǎn)速與輸出功率 Fig.4 Generator speed and output power under sensor faults

    在風力發(fā)電系統(tǒng)中發(fā)電機的轉(zhuǎn)速傳感器將發(fā)電機轉(zhuǎn)速測量值傳送給發(fā)電機轉(zhuǎn)矩控制器,發(fā)電機轉(zhuǎn)矩控制器的作用是盡可能地使風能利用系數(shù)最大限度地接近最佳值,從而捕獲到最大的風能以得到較多的能量輸出。由圖4可看出,在正常情況下風電系統(tǒng)的輸出功率在2 MW左右小幅度波動,輸出穩(wěn)定。系統(tǒng)在60 s發(fā)生傳感器故障情況后,輸出功率發(fā)生較大幅度波動,特別是在傳感器發(fā)生轉(zhuǎn)速恒增益故障期間,除發(fā)電機轉(zhuǎn)速發(fā)生恒增益外,系統(tǒng)輸出功率最大值與最小值差高達1.5 MW,系統(tǒng)處于極度不穩(wěn)定狀態(tài),系統(tǒng)輸出能量的質(zhì)量明顯降低。由此可見對實際運行的風電系統(tǒng)而言,若發(fā)生此類故障,對系統(tǒng)進行故障診斷和容錯控制是十分必要的。同時,仿真結(jié)果也驗證了所搭建的模型能較好地模擬故障,為故障診斷與容錯控制研究提供了基礎(chǔ)。

    3.2 執(zhí)行器故障

    1) 執(zhí)行器恒偏差故障。

    系統(tǒng)在100 s時發(fā)電機轉(zhuǎn)矩執(zhí)行器發(fā)生恒偏差故障,此時Tgout=Tgin+ΔTg,其中ΔTg=20 000 N·m。

    2) 執(zhí)行器恒增益故障。

    系統(tǒng)在100 s時發(fā)電機轉(zhuǎn)矩執(zhí)行器發(fā)生恒增益故障,此時Tgout=γTgTgin,其中γTg=2。

    執(zhí)行器故障時風力發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電機轉(zhuǎn)矩Tg與葉尖速比λ如圖5所示。

    圖5 執(zhí)行器故障時發(fā)電機轉(zhuǎn)矩與葉尖速比Fig.5 Generator torque and tip speed ratio under actuator faults

    在風力發(fā)電系統(tǒng)中發(fā)電機轉(zhuǎn)矩執(zhí)行器在發(fā)電機轉(zhuǎn)矩控制器控制信號的作用下,能調(diào)節(jié)風力機轉(zhuǎn)速,保持葉尖速比λ為一定值,即維持風力機在最大風能利用系數(shù)下運行,實現(xiàn)最大功率輸出。由圖5可看出:正常狀態(tài)下系統(tǒng)能較好地實現(xiàn)最佳葉尖速比的相似追蹤,此時風電系統(tǒng)的最佳葉尖速比λ=9.9。系統(tǒng)在100 s發(fā)生執(zhí)行器故障后,發(fā)電機轉(zhuǎn)矩與正常情況下相比出現(xiàn)明顯的增益與偏差,同時能反映發(fā)電機轉(zhuǎn)矩執(zhí)行器性能的葉尖速比偏離最佳葉尖速比(λ=9.9)。此時系統(tǒng)對最佳葉尖速比的相似追蹤能力明顯下降,隨之將導致系統(tǒng)性能下降。

    3.3 混合故障

    系統(tǒng)在80 s時發(fā)電機轉(zhuǎn)速傳感器發(fā)生恒增益故障,發(fā)電機轉(zhuǎn)矩執(zhí)行器發(fā)生恒偏差故障,此時有:

    1)ωgout=ωgin+Δωg,其中Δωg=5 rad/s;

    2)Tgout=γTgTgin,其中γTg=2。

    混合故障時風力發(fā)電系統(tǒng)的系統(tǒng)輸出功率P與葉尖速比λ如圖6所示。

    圖6 混合故障時輸出功率與葉尖速比Fig.6 Output power and tip speed ratio under mixed faults

    在正常運行的風力發(fā)電系統(tǒng)中,在任何風速下,為獲得最大的風能利用,輸出理想的功率,需要調(diào)節(jié)風力機的轉(zhuǎn)速,使其葉尖速度與風速之比λ保持不變,并滿足λ=λopt(λopt為最佳葉尖速比),使風力發(fā)電系統(tǒng)輸出理想功率。混合故障是傳感器故障與執(zhí)行器故障的結(jié)合,但并不是簡單的兩個單一故障影響的疊加,實際影響以仿真結(jié)果為參考。由圖6仿真結(jié)果可看出,系統(tǒng)在80 s發(fā)生傳感器與執(zhí)行器混合故障后,系統(tǒng)的輸出功率比正常情況低2 MW。系統(tǒng)的葉尖速比偏離最佳葉尖速比(λ=9.9)。

    由以上仿真分析可知:所搭建的模型在未發(fā)生故障時,具有較好的性能;當系統(tǒng)的發(fā)電機轉(zhuǎn)速傳感器、轉(zhuǎn)矩執(zhí)行器發(fā)生故障時,有時即使是很微小的故障,都將對系統(tǒng)性能造成很大的影響,甚至使系統(tǒng)失去穩(wěn)定。同時,仿真結(jié)果也證明了所搭建的模型能較好地模擬傳感器與執(zhí)行器故障。此時,若想恢復系統(tǒng)性能,需要對系統(tǒng)進行相應的故障診斷和容錯控制。

    4 結(jié)語

    本文搭建了2 MW風力發(fā)電機組動態(tài)模型,仿真結(jié)果證明了模型的準確性;在此基礎(chǔ)上對風力發(fā)電系統(tǒng)的傳感器故障和執(zhí)行器故障進行了模擬,建立了一種可用于模擬風力發(fā)電系統(tǒng)故障檢測和容錯控制的模型。所搭建故障模型中包含不同類型的故障,可在模型上測試不同類型的故障檢測和容錯控制方案。在預定義風速的作用下,對模型所模擬的傳感器故障與執(zhí)行器故障進行了仿真,仿真結(jié)果證明所搭建的故障模型能較好地模擬故障,為后續(xù)風力發(fā)電系統(tǒng)的故障檢測與容錯控制研究奠定了基礎(chǔ)。

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